바이오인포매틱스 입문자를 위한 R vs Python 선택 가이드 (2026년 기준)

이 질문, 아직도 유효합니다

"R이랑 Python 중에 뭘 먼저 배워야 하나요?" — 바이오인포매틱스 입문자한테 가장 많이 받는 질문입니다. 매년 물어보시는 분이 계신데, 2026년 기준으로 답이 좀 달라졌어요.

결론부터 말하면: Python을 먼저 배우고, R을 필요할 때 추가하세요. 3년 전만 해도 "R 먼저"라고 답했을 텐데, 생태계가 많이 바뀌었습니다.

왜 Python이 먼저인가

바이오인포매틱스에서 Python의 입지가 계속 강해지고 있는 이유가 있습니다:

• 범용성 — 데이터 분석 외에도 웹 개발, 자동화, 파이프라인 구축까지 한 언어로 가능

• 머신러닝/딥러닝 — PyTorch, TensorFlow 생태계가 Python 중심. 바이오 분야에서도 딥러닝 활용이 폭발적으로 늘고 있습니다

• 단일세포 분석 — Scanpy, scVI, CellTypist 등 최신 도구들이 Python 기반

• 구조생물학 — AlphaFold, ESMFold 등 단백질 관련 최신 도구가 전부 Python

• 취업 시장 — 바이오텍/제약 회사에서 Python 수요가 R보다 빠르게 증가 중

그래도 R이 필요한 영역

Python만으로 모든 걸 할 수 있을까요? 아직은 아닙니다. R이 여전히 강한 영역이 있어요:

• Bioconductor — 2,000개 이상의 생물정보학 전용 패키지 저장소. DESeq2, edgeR, limma 같은 표준 도구들이 여기 있습니다

• 통계 분석 — 생존 분석, 혼합 모델 등 전통적 생물통계에서는 R 패키지가 더 성숙해 있습니다

• 시각화 — ggplot2의 문법 체계와 확장성은 아직 Python 쪽에서 완전히 대체하지 못했습니다

• 논문 재현 — 기존 논문의 코드가 R인 경우가 많아서, 재현하려면 R을 읽을 줄은 알아야 합니다

실전 학습 로드맵

제가 추천하는 순서는 이렇습니다:

Phase 1: Python 기초 (1~2개월)

• Python 기본 문법 (변수, 반복문, 함수, 클래스)

• pandas, numpy로 데이터 조작

• matplotlib, seaborn으로 시각화

• Jupyter Notebook 사용법

Phase 2: 바이오인포 실전 (2~3개월)

• BioPython으로 서열 다루기

• NGS 데이터 처리 파이프라인 (FASTQ → BAM → VCF)

• Scanpy로 scRNA-seq 입문

• Linux/Shell scripting 기초

Phase 3: R 추가 (1~2개월)

• R 기본 문법과 tidyverse

• Bioconductor 핵심 패키지 (DESeq2, clusterProfiler)

• ggplot2 시각화

• R Markdown으로 분석 리포트

Phase 4: 심화 (계속)

• Snakemake 또는 Nextflow로 파이프라인 자동화

• Docker/Singularity로 재현성 확보

• 관심 분야 특화 도구 익히기

자주 하는 실수

입문자분들이 흔히 하는 실수 몇 가지:

• "두 언어 동시에 배울래요" — 하나를 어느 정도 익힌 다음에 다른 걸 시작하세요. 동시에 하면 둘 다 어설퍼집니다

• "문법만 공부하고 있어요" — 프로젝트 기반으로 배우세요. 공개 데이터셋으로 실제 분석을 해보는 게 책 10권보다 낫습니다

• "완벽한 코드를 짜야 해" — 처음엔 돌아가기만 하면 됩니다. 리팩토링은 나중에 해도 돼요

• IDE 선택에 시간 쏟기 — VS Code면 충분합니다. 나중에 취향 생기면 바꾸세요

마무리

어떤 언어를 선택하든, 중요한 건 생물학적 질문을 코드로 답할 수 있는 능력을 기르는 겁니다. 도구는 수단이지 목적이 아니에요. Python이든 R이든, 일단 시작하는 게 가장 중요합니다. 지금 이 글을 읽고 계신다면, 오늘 당장 Jupyter Notebook을 열고 뭐라도 해보세요!

📚 참고 데이터베이스: Nature

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